Stage IA

CANON Research Centre France, est le centre de recherche européen du groupe CANON. Sa mission principale est de développer des technologies novatrices liées à l'imagerie numérique et aux réseaux afin de contribuer au développement de produits innovants pour le groupe CANON. Depuis plusieurs années, le Groupe Canon diversifie ses axes de recherche pour adresser de nouveaux marchés professionnels tels que la vidéo surveillance, l'industrie 4.0, ou le médical.

Dans ce cadre, Canon Research Centre France propose le stage :

Outil d'annotation et d'interrogation des publications scientifiques basé sur l'Intelligence Artificielle

Sujet du stage

L'utilisation de l'intelligence artificielle se développe dans de nombreux domaines, y compris le traitement des documents. Au fur et à mesure que le nombre de publications scientifiques augmente, le maintien d'une bonne compréhension d'un domaine donné devient de plus en plus difficile et chronophage pour les experts techniques. L'auto classification des documents peut aider les équipes scientifiques dans la gestion et l'analyse de ces publications en réduisant le besoin de catégorisation manuelle. Couplé à une interface Web puissante et intuitive, il peut améliorer le partage des connaissances au sein et entre les équipes techniques.

Les progrès de la recherche sur l'intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (PNL, LLM) ont conduit à la création de modèles pouvant être utilisés comme extracteurs de caractéristiques pour les tâches de classification de jetons qui ont été la pierre angulaire des tâches d'extraction d'information telles que la reconnaissance des entités nommées et la classification des relations entre les entités.

Le but de ce stage est d'améliorer une première version d'un outil d'interrogation et d'annotation basé sur les LLM populaires. Cet outil permet une requête basée sur des mots clés dans une base de données de documents et un résumé et une invite basés sur l'IA sur un document sélectionné. Le stage consistera à étendre et améliorer cet outil avec plus de fonctionnalités basées sur l'IA. À titre d'exemple d'amélioration, les avantages de la génération augmentée par récupération (RAG) peuvent être étudiés pour spécialiser les LLM disponibles sans les recycler. L'objectif est d'abord d'extraire des informations pertinentes et fiables à partir de documents à l'aide de LLMs fonctionnant localement, puis d'utiliser ces informations pour relier sémantiquement les documents pour permettre des requêtes plus avancées ou pour automatiser les rapports sur un sujet technique.

Missions

Une première étape consistera en une étude de la génération augmentée par récupération (RAG) afin d'améliorer l'extraction de l'information à partir de documents techniques en tenant compte d'un contexte technique.

Dans une deuxième étape, une analyse de faisabilité sera réalisée ainsi qu'une évaluation de la qualité et des performances de la solution RAG en utilisant les ressources disponibles dans nos locaux.

Ensuite, ces résultats seraient utilisés pour la liaison sémantique des documents dans la base de données pour permettre des requêtes plus avancées comme, par exemple, des rapports automatisés sur un sujet technique à l'aide d'outils tels que MCP.

En conséquence, à la fin de la période de formation, le(a) stagiaire devrait avoir acquis de bonnes connaissances dans le domaine des outils d'IA pertinents pour l'auto-classification des documents ainsi que l'utilisation pratique du cadre Web traditionnel basé sur Python (Django) ou des API pour interagir avec les LLM.

Connaissances spécifiques

• IA (LLM, RAG), traitement du langage naturel
• Python, API REST, Git
• Framework

Formation requise :

Vous êtes en formation Master 2 ou 5ème année étude d'ingénierie en Informatique. Vous êtes curieux(se), ouvert(e) d'esprit et passionné(e) par les nouvelles technologies.

Type d'emploi : Stage

Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 1 801,00€ par mois

Avantages :

• Prise en charge du transport quotidien

Langue:

• Anglais (Requis)

Lieu du poste : En présentiel

Date limite de candidature : 03/02/2025

Date de début prévue : 03/02/2025